如何使用 Pandas GroupBy.agg() 将多个聚合函数应用于同一列？

使用 pandas GroupBy.agg() 对同一列进行多重聚合

问题：

如何将多个聚合函数（f1、f2）应用于同一列(“returns”) 在 pandas DataFrame 中使用 GroupBy.agg() 而不多次调用 agg() ？

直觉：

如果有一个句法例如：

df.groupby("dummy").agg({"returns": [f1, f2]})

解决方案：

截至 2022 年 6 月 20 日，以下语法是可接受的做法：

df.groupby('dummy').agg(
    Mean=('returns', np.mean),
    Sum=('returns', np.sum),
)

此语法使用元组来指定（列，函数）对

历史解决方案：

在 pandas 的早期版本中，您可以使用以下解决方案之一：

• 列表函数：

  df.groupby("dummy").agg({"returns": [np.mean, np.sum]})

• 带有函数列表的字典：

  df.groupby('dummy').agg({'returns':
                               {'Mean': np.mean, 'Sum': np.sum}})

这些早期的解决方案是仍然有效，但使用元组的第一个选项现在被认为是最佳实践。

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